Ottimizzare l’uso dei modelli AI: la scelta strategica tra potenza e costo

In Breve

Perché non usare sempre i modelli AI più potenti?

I costi possono aumentare rapidamente e non sempre la potenza massima è necessaria per ogni task.

Qual è l'importanza della scelta dell'hardware?

La scelta dell'hardware influisce sull'efficienza, con acceleratori ottimizzati per diversi tipi di applicazioni.

Come si possono ridurre i costi nell'uso dell'AI?

Selezionando modelli e acceleratori adeguati in base alle esigenze specifiche di ogni carico di lavoro.

Con l’aumento dell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle imprese, è fondamentale trovare un equilibrio tra potenza e costo. Le aziende che passano dall’avvio di progetti AI alla produzione devono prestare attenzione alla scelta dei modelli e dell’hardware, evitando l’errore comune di optare per le soluzioni più potenti per ogni incarico.

Quando un’applicazione AI viene eseguita migliaia di volte al giorno, i costi possono aumentare rapidamente, specialmente se si utilizzano modelli e agenti multipli. In questo contesto, l’efficienza diventa cruciale. La chiave è selezionare il modello e l’acceleratore più adatti per ciascun carico di lavoro, piuttosto che optare per la soluzione più grande disponibile.

Le applicazioni AI possono essere classificate in base alle loro esigenze. Ad esempio, le applicazioni a bassa latenza, come gli assistenti al servizio clienti, devono privilegiare il tempo di risposta e l’esperienza utente. Al contrario, elaborazioni più ampie e accurate, come la sintesi di documenti, possono tollerare latenze maggiori. Inoltre, le applicazioni governative o quelle che trattano dati sensibili pongono un forte accento su sovranità, controllo e residenza dei dati.

Per compiti di classificazione, estrazione e routing, modelli più piccoli possono essere sufficienti e più economici. I modelli di dimensioni medie, invece, supportano gran parte del ragionamento quotidiano, mentre i modelli più grandi dovrebbero essere riservati a situazioni che giustificano costi e capacità superiori, come ragionamenti complessi o decisioni ad alto rischio.

Anche la scelta dell’hardware gioca un ruolo fondamentale nell’efficienza delle applicazioni AI. Le applicazioni a bassa latenza richiedono acceleratori ottimizzati per la reattività, mentre i carichi ad alto volume possono beneficiare di soluzioni orientate al throughput e al costo. Costruire una strategia su una diversità di silicio permette di allineare combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche.

Oltre alle GPU largamente diffuse, esistono soluzioni offerte da altri fornitori che possono risultare più efficienti in certi casi. Un esempio citato è l’esecuzione di gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras, in grado di gestire circa 3.000 token al secondo, utile per scenari con requisiti stringenti di rapidità.

È importante notare che la fatturazione AI si basa sui token e sui passi eseguiti dagli agenti. Pertanto, aumenti di consumo non corrispondono automaticamente a un maggior valore. Agenti agentici e flussi di lavoro di coding possono consumare molti più token rispetto a chat o ragionamento semplice, esaurendo rapidamente i budget disponibili.

La raccomandazione operativa è quindi quella di partire sempre dal task specifico, scegliere un modello sufficientemente capace, mappare l’acceleratore alle esigenze di performance e costo, e garantire che l’ambiente di deployment rispetti requisiti di sicurezza e sovranità. Misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti è fondamentale per valutare l’efficacia delle implementazioni.

Questo approccio, sebbene meno spettacolare, è più pragmatico e favorisce implementazioni AI resilienti e sostenibili su scala produttiva, rispetto a decisioni standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile.